15 choses incroyables que les réseaux de neurones ont appris à faire

2024 Auteur: Malcolm Clapton | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-17 03:55

De la conduite d'une voiture à la création de chefs-d'œuvre.

Un réseau de neurones est une intelligence artificielle capable d'auto-apprentissage. Sous une forme ou une autre, des programmes similaires existaient Technologie neuroinformatique: théorie et pratique dans les années 80, mais ce domaine a connu un développement particulièrement rapide vers 2015. Des universités de premier plan telles que le Massachusetts et Oxford, ainsi que de grandes entreprises, telles que Google, ont commencé à explorer activement les possibilités des réseaux de neurones.

Ces technologies sont désormais accessibles à tous. Et l'humanité a déjà mis au point des dizaines d'applications les plus folles et les plus étranges pour de tels programmes. Voici quelques-uns d'entre eux.

1. Trouver des visages de personnes inexistantes

Les personnes que vous voyez sur l'image ci-dessus semblent réalistes, mais elles n'existent pas. Leurs images ont créé une croissance progressive des GAN pour une meilleure

réseau de neurones de qualité, de stabilité et de variation de NVIDIA. Le programme a été formé sur de vraies photographies de célébrités et, par conséquent, il a appris à générer des images fiables de visages. Vous pouvez vérifier par vous-même à quel point elle le fait bien.

2. Lire à haute voix

Il existe de nombreuses technologies pour synthétiser la parole à l'aide de réseaux de neurones. À cet effet, il existe des programmes pour cela, par exemple, et "". La parole créée de cette manière est fluide et réaliste, et il existe de nombreuses utilisations de cette méthode, des applications de doublage pour les malvoyants à la création de livres audio à faible coût.

3. Conduire des voitures

De nombreuses entreprises considèrent les voitures autonomes comme l'avenir du transport. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex et de nombreuses autres sociétés ont leurs propres développements dans ce domaine. Pratiquement aucune de ces technologies n'est complète sans réseaux de neurones. Ils aident les véhicules à déterminer où se trouvent les marquages, les panneaux, les autres véhicules et les piétons sur la route et à prendre des décisions en fonction de ces données.

4. Récupérer la couleur des photos et des vidéos

Des scientifiques de l'Université Waseda de Tokyo ont développé Qu'il y ait de la couleur ! un programme qui fait des photographies en noir et blanc et des vidéos en couleur. Le réseau de neurones a appris à identifier des motifs communs dans les images (le ciel est généralement bleu, les arbres sont verts, etc.) et à peindre les objets dans les couleurs appropriées.

5. Voir des têtes de chien partout

L'Inceptionism Inceptionism de Google en 2015 a été l'une des premières technologies de réseau neuronal à être accessible à un large public. Elle a traité les images en y ajoutant des silhouettes de visages de chiens, des pagodes et des arches. Les internautes ont commencé à faire passer leurs photos, peintures célèbres, vidéos et films à travers le programme - cela s'est avéré inhabituel et effrayant.

6. Écrire de la musique

Tout type d'information numérique peut être chargé dans les réseaux de neurones, y compris la musique. Certains chercheurs forment leurs programmes sur des airs de compositeurs célèbres. Les ordinateurs n'ont pas encore produit de compositions significatives, mais ils copient assez bien les styles des musiciens.

7. Faire dire n'importe quoi aux politiciens

L'une des utilisations les plus effrayantes des réseaux de neurones est la synthèse vidéo, en particulier avec des personnalités publiques. Par exemple, des scientifiques de l'Université de Washington ont développé Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio, un programme qui génère les mouvements des lèvres de Barack Obama à partir d'enregistrements audio et les remplace en vidéo. Il s'avère très fiable.

8. Marcher

La filiale de Google, DeepMind, a mené une expérience. Trois personnages virtuels différents - un humanoïde, un bâton à deux pattes et une balle à quatre pattes - ont dû apprendre à marcher. Ils n'avaient aucune information sur la façon dont cela se faisait - seulement la tâche de se rendre d'un point à un autre et des capteurs qui aident à déterminer leur position dans l'espace. Après des centaines d'heures de pratique, les trois personnages ont appris à marcher, courir, sauter et se déplacer sur des surfaces inégales.

9. Robots de contrôle

Les technologies basées sur les réseaux de neurones sont largement utilisées en robotique. Par exemple, un robot créé par le Disney Research Institute peut avancer avec une, deux et trois jambes. Et le robot de livraison de Starship Technologies est de naviguer dans les rues, en évitant les obstacles et les piétons.

10. Reconnaître la fraude et la corruption

L'une des principales fonctions des réseaux de neurones est la reconnaissance des formes, y compris les corrélations entre les événements. C'est très utile dans le domaine financier: vous pouvez prédire une activité illégale avant qu'elle ne se produise. Par exemple, en Espagne, des scientifiques ont créé Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces, un programme qui aide à détecter la corruption dans les provinces du pays. Et certaines banques développent Citi Ventures déploie l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle avec les gens et utilisent des systèmes qui reconnaissent la fraude par carte de crédit.

11. Traduire du texte sur une image en temps réel

La fonctionnalité de traduction de texte en temps réel est apparue dans Google Translate depuis longtemps, mais peu de gens savent qu'elle utilise Comment Google Translate applique l'apprentissage en profondeur sur les réseaux neuronaux d'un téléphone. Avec leur aide, le programme reconnaît les lettres et autres symboles dans les images, même s'ils sont flous, tournés autour de leur axe, stylisés ou déformés. Ensuite, l'application les met en mots et en phrases, les traduit et les projette sur l'image. Et tout ça en une fraction de seconde.

12. Transférer le style artistique d'une image à une autre

En 2016, plusieurs entreprises ont présenté des technologies de traitement d'images dans différents styles artistiques. Des applications comme Prisma, DeepArt et Ostagram sont apparues. Prisma vous permet de choisir parmi plusieurs centaines de filtres prédéfinis, et Ostagram et DeepArt - vous pouvez télécharger vous-même une image ou une photo, qui servira de source de style.

13. Transformez des croquis grossiers en peintures réalistes

Début 2019, NVIDIA a présenté Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning, un programme de paysages photoréalistes qui transforme des images de quelques formes simples en de belles images détaillées. L'utilisateur effectue quelques coups et le réseau de neurones en crée une image qui, de loin, ne peut être distinguée d'une vraie toile d'un paysagiste. Mer, rochers, ville, forêt, nuages - des dizaines d'objets différents peuvent être ajoutés à l'image. Le réseau neuronal détermine même lui-même où les ombres ou les reflets sont nécessaires.

14. Lire sur les lèvres

Des scientifiques de Google et de l'Université d'Oxford ont créé la technologie LipNet LipNet, qui utilise des réseaux de neurones pour lire sur les lèvres. Et elle le fait beaucoup plus précisément qu'une personne. En moyenne, les personnes malentendantes lisent sur les lèvres avec une précision de 52 % et LipNet avec une précision de 88 %.

15. Écrire des textes

Les gens ont enseigné les réseaux de neurones et comment travailler avec du texte. Les programmes sont écrits par Deep-speare: A Joint Neural Model of Poetic Language, poèmes Meter and Rhyme, nouvelles, faux textes pour Wikipédia, scripts pour feuilletons (par exemple, pour Friends).

Et en 2016, le premier court métrage au monde Sunspring est sorti, dont le scénario a été écrit par l'intelligence artificielle. Le cinéma n'a absolument aucun sens: les ordinateurs peinent encore à créer. Mais qui sait, peut-être qu'au bout de quelques années le métier de scénariste se réduira au montage d'œuvres créées par une machine.